prikaz prve stranice dokumenta Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta
No public access
undergraduate thesis
Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:925122
Miličević, Ante
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Miličević, A. (2020). Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Miličević, Ante. "Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Miličević, Ante. "Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Miličević, A. (2020). 'Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 18 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Miličević A. Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 November 18] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

A. Miličević, "Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Metadata
TitleStrojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta
Title (english)Machine Learning for Text-Based Personality Prediction
AuthorAnte Miličević
MentorJan Šnajder (mentor)
Committee memberJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDomagoj Alagić (član povjerenstva)
Committee memberMartin Tutek (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-07-06, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ličnost opisuje stabilne psihološke karakteristike pojedinaca. Tekstualno predviđanje ličnosti privlači sve veće zanimanje u području obrade prirodnog jezika i psihologije ličnosti, posebno s porastom količine tekstova koje stvaraju korisnici na društvenim mrežama. Postoji puno modela strojnog učenja koji se mogu koristiti za klasifikacijske probleme kao predviđanje MBTI ličnosti. Svaki model ima svoje hiperparametre koji se mogu prilagoditi kako bi se postigla ciljna razina generalizacije. Postoji još jedna dimenzija generalizacije, a zove se odabir značajki. Odabir značajki je proces smanjenja dimenzija odabirom podskupine relevantnih značajki za konstrukciju modela. U ovom će se radu provesti sustavno eksperimentalno ocjenjivanje više različitih modela strojnog učenja i methoda odabira značajki.
Abstract (english)
Personality describes the stable and enduring psychological characteristics of individuals. Text-based personality prediction is attracting increased interest in natural language processing and personality psychology, especially with the increasing amounts of user-generated texts on social networks. There are a lot of machine learning models that can be used for classification problems as MBTI personality prediction. Every model has its own hyperparameters that can be tuned to accomplish the target level of generalization. And there is even one more generalization dimension, and it is called feature selection. Feature selection is the process of a dimensionality reduction by selecting the subset of relevant features for model construction. This thesis will carry out a systematic experimental evaluation of a number of different machine learning models and feature selection methods.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:925122
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-14 09:33:36